Gene finding continued
M Hallett
21/07/2020
Goals for today
Iteration in R (short note)
Then back to gene finding via Hidden Markov models …
Other gene finding approaches and software
Iteration
When you want to do something over and over again, without copying the code over and over again
We’ve already seen a few examples using either \({\tt for}\) loops or \({\tt apply}\) functions.
\({\tt for}\) loops are useful if you know a priori how many times you want to execute something. For example, it’s not hard to guess the answer to “How many reps of a 20kg weight can Aki benchpress?” Let’s count with him.
for (i in 1:10) {
cat("\n Good job Aki! You've lifted it ", i, " times.")
}
##
## Good job Aki! You've lifted it 1 times.
## Good job Aki! You've lifted it 2 times.
## Good job Aki! You've lifted it 3 times.
## Good job Aki! You've lifted it 4 times.
## Good job Aki! You've lifted it 5 times.
## Good job Aki! You've lifted it 6 times.
## Good job Aki! You've lifted it 7 times.
## Good job Aki! You've lifted it 8 times.
## Good job Aki! You've lifted it 9 times.
## Good job Aki! You've lifted it 10 times.
cat("\nOhhh keep trying. You'll build a muscle someday.")
##
## Ohhh keep trying. You'll build a muscle someday.for loops
for loops
- Traditionally, \({\tt for}\) loops in R were discouraged because of speed issues, but this is no longer the case.
bands <- c("The Jackson Five", "New Kids on the Block", "Boyz II Men",
"Justin Bieber", "Aventure", "Backstreet Boys", "Hanson",
"112", "NSYNC", "New Edition", "One Direction", "Menudo",
"BTS", "The Osmonds" )
for (b in 1:length(bands)) {
if (str_detect(bands[b], "Justin")) {
cat("\n On a scale from 1 to 100, Aki rates ", bands[b], " a ", Inf)
} else {
cat("\n On a scale from 1 to 100, Aki rates ",bands[b], " a ", sample(c(95:100),1))
}
} # end of for b
##
## On a scale from 1 to 100, Aki rates The Jackson Five a 97
## On a scale from 1 to 100, Aki rates New Kids on the Block a 95
## On a scale from 1 to 100, Aki rates Boyz II Men a 98
## On a scale from 1 to 100, Aki rates Justin Bieber a Inf
## On a scale from 1 to 100, Aki rates Aventure a 97
## On a scale from 1 to 100, Aki rates Backstreet Boys a 96
## On a scale from 1 to 100, Aki rates Hanson a 100
## On a scale from 1 to 100, Aki rates 112 a 95
## On a scale from 1 to 100, Aki rates NSYNC a 100
## On a scale from 1 to 100, Aki rates New Edition a 95
## On a scale from 1 to 100, Aki rates One Direction a 98
## On a scale from 1 to 100, Aki rates Menudo a 97
## On a scale from 1 to 100, Aki rates BTS a 100
## On a scale from 1 to 100, Aki rates The Osmonds a 100seq_along
- In the prevous example, we iterated over the integers from \(1\) to \(length(bands)\). That’s perfectly find but can cause problems when the length of the object is empty.
library(crayon)
##
## Attaching package: 'crayon'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## %+%
pumpkin_carving_successes <- c()
1:length(pumpkin_carving_successes)
## [1] 1 0
for (p in 1:length(pumpkin_carving_successes)) {
cat("\n Wow Aki that's really ..... ", red("interesting"), ".")
}
##
## Wow Aki that's really ..... interesting .
## Wow Aki that's really ..... interesting .
seq_along
pumpkin_carving_successes <- c()
seq_along(pumpkin_carving_successes)
## integer(0)
for (p in seq_along(pumpkin_carving_successes)) {
cat("\n Wow Aki that's really ..... ", red("interesting"), ".")
}- This makes more sense.
The map function
- The purr package from the tidyverse has many nice functions for iteration (Chapter 21)
# data_path = "/cloud/project/data"
Tara <- read_rds(file.path(data_path, "T_1.0.rds"))
Tara_s <- Tara %>% select( starts_with("Bacteria"))
Tara_s %>% map_dbl( sum, na.rm = TRUE ) %>% unname %>% print %>% summary
## [1] 102801 85115 75859 59893 51545 48417 47781 43260 42623 42021
## [11] 41881 41049 40913 37426 37159 37076 36681 36445 36247 35105
## [21] 35073 34817 34438 34281 33986 33013 31651 31363 31110 30406
## [31] 30076 30069 29035 28785 28777 28656 28468 28042 28031 27766
## [41] 27034 26903 26871 26133 26121 26113 26113 26012 25962 25924
## [51] 25664 25007 24910 24843 24813 24117 23987 23876 23827 23731
## [61] 23578 23495 23159 22987 22734 22118 21971 21887 21874 21826
## [71] 21751 21750 21717 21676 21477 21423 21360 21242 20637 20448
## [81] 20183 20077 20003 19886 19722 19670 19618 19566 19362 19266
## [91] 19209 19122 18946 18666 18648 18588 18480 18443 18441 18422
## [101] 18404 18339 18326 18265 18117 18081 18013 17904 17811 17761
## [111] 17659 17604 17590 17560 17460 17430 17423 17396 17284 17061
## [121] 17019 16996 16790 16628 16621 16592 16529 16042 15908 15834
## [131] 15749 15744 15742 15731 15697 15683 15612 15497 15494 15209
## [141] 15172 15112 15062 15027 15019 14896 14803 14647 14452 14426
## [151] 14378 14370 14256 14210 14209 14196 14191 13986 13891 13825
## [161] 13785 13747 13590 13569 13550 13548 13541 13504 13470 13441
## [171] 13392 13359 13358 13319 13214 13212 13131 13129 13110 13019
## [181] 12890 12872 12663 12603 12568 12527 12511 12497 12454 12343
## [191] 12328 12291 12275 12160 12134 12122 12073 12025 12005 11975
## [201] 11931 11892 11743 11728 11717 11636 11602 11471 11440 11381
## [211] 11373 11363 11353 11269 11266 11171 11124 11090 11083 11044
## [221] 11034 11026 11024 10993 10902 10773 10730 10702 10675 10656
## [231] 10604 10583 10563 10543 10535 10483 10466 10460 10430 10412
## [241] 10357 10251 10242 10234 10199 10181 10135 10073 9997 9979
## [251] 9875 9863 9858 9843 9838 9802 9800 9791 9787 9766
## [261] 9708 9690 9673 9653 9652 9643 9639 9593 9593 9547
## [271] 9533 9483 9452 9398 9390 9312 9304 9299 9284 9282
## [281] 9246 9242 9236 9234 9200 9155 9154 9154 9145 9142
## [291] 9124 9121 9094 9043 9004 9000 8993 8989 8982 8968
## [301] 8965 8935 8918 8873 8861 8850 8824 8803 8798 8792
## [311] 8785 8709 8708 8670 8622 8612 8582 8571 8562 8473
## [321] 8428 8426 8395 8355 8328 8321 8300 8276 8262 8249
## [331] 8239 8237 8215 8197 8196 8190 8155 8148 8137 8120
## [341] 8023 8020 7983 7964 7957 7953 7947 7931 7916 7915
## [351] 7900 7851 7835 7825 7820 7803 7799 7794 7784 7779
## [361] 7773 7756 7746 7744 7696 7644 7601 7587 7571 7556
## [371] 7542 7501 7495 7432 7417 7414 7391 7390 7381 7371
## [381] 7366 7360 7359 7356 7335 7324 7287 7277 7267 7258
## [391] 7240 7215 7194 7163 7159 7147 7141 7124 7096 7060
## [401] 7044 7032 7026 7007 7006 6997 6991 6958 6948 6946
## [411] 6921 6910 6905 6904 6898 6894 6888 6873 6855 6842
## [421] 6837 6815 6804 6802 6801 6799 6799 6778 6777 6777
## [431] 6769 6754 6748 6746 6739 6734 6724 6723 6721 6707
## [441] 6689 6688 6668 6661 6655 6641 6636 6635 6633 6630
## [451] 6628 6602 6589 6574 6565 6560 6559 6557 6557 6530
## [461] 6524 6510 6491 6486 6483 6474 6463 6460 6459 6454
## [471] 6448 6447 6437 6436 6422 6400 6397 6362 6359 6353
## [481] 6352 6345 6327 6326 6318 6307 6276 6255 6230 6186
## [491] 6184 6146 6133 6123 6096 6074 6054 6050 6029 6013
## [501] 6004 5996 5984 5973 5969 5950 5942 5931 5929 5900
## [511] 5887 5885 5884 5859 5859 5850 5850 5840 5839 5818
## [521] 5800 5800 5799 5786 5781 5775 5773 5760 5751 5742
## [531] 5736 5734 5721 5710 5707 5696 5696 5694 5691 5685
## [541] 5669 5667 5666 5647 5640 5639 5632 5589 5570 5569
## [551] 5555 5552 5550 5540 5539 5530 5522 5515 5514 5505
## [561] 5494 5483 5482 5478 5460 5448 5441 5436 5436 5423
## [571] 5412 5411 5409 5405 5400 5372 5351 5341 5328 5326
## [581] 5314 5308 5294 5290 5272 5252 5245 5241 5226 5224
## [591] 5206 5199 5188 5183 5173 5167 5163 5162 5155 5154
## [601] 5147 5143 5131 5130 5127 5126 5125 5123 5114 5109
## [611] 5098 5091 5091 5090 5088 5080 5075 5073 5071 5048
## [621] 5047 5047 5037 5023 5005 4995 4992 4981 4968 4966
## [631] 4964 4958 4957 4940 4934 4923 4910 4910 4909 4908
## [641] 4904 4903 4903 4900 4889 4884 4876 4865 4862 4849
## [651] 4840 4825 4812 4808 4807 4806 4788 4770 4769 4760
## [661] 4757 4753 4751 4740 4739 4736 4724 4723 4691 4685
## [671] 4681 4680 4678 4676 4675 4670 4656 4648 4621 4620
## [681] 4619 4617 4616 4615 4601 4596 4589 4585 4585 4584
## [691] 4574 4567 4563 4561 4552 4540 4534 4532 4527 4527
## [701] 4509 4508 4496 4490 4472 4466 4451 4428 4423 4421
## [711] 4419 4398 4397 4379 4374 4368 4357 4357 4339 4326
## [721] 4316 4304 4285 4282 4279 4272 4263 4261 4258 4251
## [731] 4247 4236 4235 4230 4225 4217 4215 4214 4201 4184
## [741] 4173 4171 4165 4164 4159 4151 4143 4141 4120 4116
## [751] 4109 4107 4105 4087 4082 4077 4077 4073 4064 4057
## [761] 4057 4049 4045 4045 4045 4040 4037 4032 4028 4011
## [771] 4007 3996 3988 3986 3984 3978 3975 3970 3963 3959
## [781] 3947 3943 3939 3938 3935 3933 3930 3920 3920 3915
## [791] 3903 3893 3892 3889 3878 3875 3871 3865 3864 3854
## [801] 3851 3851 3848 3847 3846 3842 3831 3830 3830 3828
## [811] 3826 3825 3820 3819 3817 3814 3812 3802 3800 3799
## [821] 3795 3787 3785 3781 3780 3780 3767 3738 3727 3726
## [831] 3722 3716 3713 3711 3698 3692 3690 3684 3680 3679
## [841] 3677 3677 3674 3670 3669 3667 3666 3656 3655 3649
## [851] 3647 3638 3629 3626 3624 3623 3619 3618 3616 3602
## [861] 3598 3586 3583 3570 3568 3563 3563 3558 3556 3550
## [871] 3547 3541 3537 3535 3534 3533 3530 3530 3529 3527
## [881] 3526 3523 3521 3508 3507 3499 3496 3496 3489 3489
## [891] 3488 3482 3477 3467 3459 3456 3447 3444 3442 3442
## [901] 3440 3429 3426 3425 3423 3422 3420 3420 3413 3411
## [911] 3395 3393 3391 3391 3389 3386 3384 3384 3382 3378
## [921] 3377 3376 3371 3368 3361 3359 3357 3346 3346 3337
## [931] 3336 3330 3329 3326 3326 3325 3322 3321 3319 3309
## [941] 3307 3303 3292 3291 3287 3284 3282 3281 3273 3269
## [951] 3264 3263 3253 3253 3241 3231 3231 3227 3224 3222
## [961] 3222 3214 3209 3202 3195 3185 3185 3178 3177 3175
## [971] 3173 3169 3164 3160 3159 3157 3157 3145 3143 3142
## [981] 3142 3134 3132 3131 3130 3129 3122 3121 3118 3117
## [991] 3116 3114 3113 3108 3108 3106 3097 3091 3075 3071
## [1001] 3067 3066 3062 3059 3059 3053 3052 3052 3050 3048
## [1011] 3047 3043 3032 3032 3029 3029 3023 3019 3019 3016
## [1021] 3014 3012 3011 3011 3004 3004 2998 2996 2994 2989
## [1031] 2987 2985 2981 2976 2976 2967 2965 2961 2959 2958
## [1041] 2956 2953 2952 2948 2947 2945 2943 2941 2941 2937
## [1051] 2929 2927 2925 2924 2923 2919 2919 2918 2917 2914
## [1061] 2911 2910 2909 2908 2906 2903 2892 2884 2882 2882
## [1071] 2878 2862 2858 2857 2857 2853 2852 2851 2851 2839
## [1081] 2832 2831 2819 2816 2815 2815 2814 2813 2812 2811
## [1091] 2808 2807 2804 2801 2801 2786 2783 2781 2781 2780
## [1101] 2776 2776 2775 2772 2770 2769 2763 2763 2761 2759
## [1111] 2759 2758 2757 2755 2752 2747 2744 2742 2742 2734
## [1121] 2726 2725 2724 2716 2713 2712 2709 2706 2705 2698
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## 1.0 1.0 5.0 362.2 27.0 102801.0The map function
- The purr package from the tidyverse has many nice functions for iteration (Chapter 21)
Tara_s %>% map_lgl( ~(sum(.x, na.rm = TRUE) > 50000)) %>% unname %>% print
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## [34237] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34249] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34261] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34273] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34285] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34297] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34309] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34321] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34333] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34345] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34357] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34369] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34381] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34393] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34405] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34417] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34429] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34441] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34453] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34465] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34477] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34489] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34501] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34513] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34525] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34537] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34549] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34561] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [34573] FALSE FALSE FALSEIteration of undetermined length
Sometimes we don’t know a priori how many times we need to loop over a body of code.
In this example, we keep removing the first letter of the string until the total GC content is at least 80%.
(x <- "ACTTAGACCATGCAGTCATGACTAATGCCGAGG")
## [1] "ACTTAGACCATGCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
percent_GC <- function( s ) { return(str_count(s, "(G|C)") / str_length(x) * 100 ) }
while (percent_GC(x) < 80) {
x <- str_sub(x, 2, str_length(x))
print(x)
}
## [1] "CTTAGACCATGCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "TTAGACCATGCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "TAGACCATGCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "AGACCATGCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "GACCATGCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "ACCATGCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "CCATGCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "CATGCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "ATGCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "TGCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "GCAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "CAGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "AGTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "GTCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "TCATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "CATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "ATGACTAATGCCGAGG"
## [1] "TGACTAATGCCGAGG"
## [1] "GACTAATGCCGAGG"
## [1] "ACTAATGCCGAGG"
## [1] "CTAATGCCGAGG"
## [1] "TAATGCCGAGG"
## [1] "AATGCCGAGG"
## [1] "ATGCCGAGG"
## [1] "TGCCGAGG"
## [1] "GCCGAGG"Goals for today
Iteration in R (short note)
Then back to gene finding via Hidden Markov models …
Other gene finding approaches and software
Addtional issues with gene finding
Gene finding in Eukaryota is much different than Prokaryota
Intrinsic versus extrinsic approaches
HMMs are one example of an intrinsic appraoch.
HMMs are not just for protein encoding genes. Also be used to detect:
ribosomal RNA genes (rRNA)
transfer RNA genes (tRNA)
small RNAs (incl. microRNAs)
long nc-RNAs, (ncRNA)
Gene finding in Eukaryota versus Prokaryota
Prokaryotic gene finding
- Prokaryotic genomes to be small with little intergenic regions
- … and often in an operon structure for regulation.
- In comparison, only 2% of vertebrate genomes code for proteins.
Open reading frames (ORFs)
Genes are most simply identified by the presence of long open reading frames (ORFs).
An ORF is defined by a start codon and a stop codon.
5’-ATG or 5’-GTG or 5’-TTG start codons and TAA-3’, TAG-3’, TGA-3’ stop codongs.
Prokaryotic gene finding
- GLIMMER is one of the most famous gene finders for prokaryotes, based on HMMs.
Intrinsic vs extrinsic vs expression approaches
Both can be used in both prokaryotic and eukaryotic settings.
Intrinsic methods summarize genes by their nucleotide frequencies (in only a slightly more complicated manner than we discussed earlier). The disributions are used to identify regions of the target genomes likely to contain a gene.
Extrinsic methods use sequence alignment algorithms (eg \({\tt blastx}\)) to find regions of the genome that have nucleotide patterns very similar to genes from other organisms.
I don’t particularly find the terms extrinsic and intrinsic meaningful. Both techniques bring in information from other organisms but in a different way. They are complementary methods.
Next generation based RNA-sequencing provides a third method, where sequenced transcripts are mapped back to a genome.
Hybrid Eukaryotic gene finding
- intrinsic (HMM) and extrinsic with multi-layered HMMs (GRAIL2, FGENESH, GENEID, GENESCAN, GENIE, HMM-gene)
HMMs in R
Packages include \({\tt depmixS4}\) and \({\tt seqhmm}\).
\({\tt rhmmer}\) (R HMMer) is a famous package for sequence analysis.
Points of reflection
What are some of the limitations of an intrinsic approach for gene finding?
What are some of the lmitations of an extrinsic approach for gene finding?
BIOL 480
© M Hallett, 2020 Concordia University
